La rémunération relative des travailleurs des secteurs publics : une question de richesse ou de valorisation?
Bibliographic record
Abstract
Dans le secteur public, un secteur généralement moins soumis à la concurrence, on aime bien se référer à des comparatifs avec d'autres administrations publiques lorsque l'on discute de rémunération salariale. Il est évident, par ailleurs, qu'une province pauvre a moins de capacité pour rémunérer ses travailleurs du secteur public. L'écart observé pourrait être jugé raisonnable dans une telle situation. Il existe cependant une autre façon de regarder les choses et c'est en termes de rémunération relative d'une catégorie de travailleurs dans le secteur public par rapport au taux de salaire moyen dans l'économie globale. Pour apprécier l'effort collectif vis-à-vis des travailleurs du secteur public, il est intéressant de comparer leurs situations respectives au niveau des taux horaires de salaire avec le travailleur moyen de l'économie et de comparer ce type de ratio selon les juridictions publiques et par province. Les deux types de comparaison sont intéressants. La comparaison interne montre la situation privilégiée ou non des travailleurs publics relativement au travailleur moyen de son économie de référence. La comparaison des ratios entre provinces contrôle pour l'effet de richesse et met l'accent sur la valorisation relative de la profession ou métier exercé dans le secteur public au sein des économies respectives. Globalement, notre étude montre que les employés du secteur public se tirent bien d'affaire. C'est particulièrement le cas des employés fédéraux quelle que soit la province de travail. Pour le Québec, la dominance de l'Ontario en particulier sur les taux horaires moyens réels de salaire s'atténue lorsque la comparaison s'effectue sur les ratios de valorisation. Notons à cet égard que dans cette comparaison des ratios, les travailleurs enseignants se tirent mieux d'affaire en termes relatifs que les infirmières. Dénoncer un salaire inférieur alors que la rémunération relative des travailleurs publics d'une occupation donnée est supérieure à ce que l'on observe ailleurs appelle à un bémol sérieux sur les parités exigées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".